我有以下课程：

 class C1:
    STORE = []
    TYPE = []
    ITEMS = []
    PRICE = []


    def __init__(self,STORE,TYPE,ITEMS,PRICE):
        self.STORE = STORE
        self.TYPE = TYPE
        self.ITEMS = ITEMS
        self.PRICE = PRICE

该类的目的是将所有项目存储在不同的商店及其价格中。项目按字母数字顺序排序，如果商店中不存在该项目，则价格显示为0。我正在从数据库的一个表中检索数据，该数据如下所示：

           S1  S2  S3 .... S29000
item1      15   2  30 ....    100
item2       0   1   0 ....      5
.
.
.
item600     30 190 10 ....     25

相应地，存储和项目列表如下所示：

商店：[‘S1’，’S2’，…，’S29000’]项目：[‘item1’，’item2’，....，’item600’]

对于PRICE列表，它是一个多维列表，通过指定商店索引和商品索引，它可以为您提供指定商店中指定商品的价格（例如，price [0]
[0]将使您在S1处获得item1的价格这是15）。

将所有这些数据放在一个类中，然后运行“报告”并进行一些“复杂”的计算。

我遇到了一个问题，即我正在根据不同的表创建类对象，而根据Windows任务管理器，python的内存使用量几乎达到了1.8 GB。

我知道我的对象是内存消耗的主要原因，这使我想到两个问题：

1. 在使用它们和gc之后，我“删除”了每个类对象，即使在脚本完成之后，python似乎也不想释放内存。是否有蛮力释放方法？

2. 除列表以外，是否还有其他数据结构会消耗更少的内存并提高性能？我注意到Numpy是一个选项，但是我被迫使用Python 2.3，并且它似乎与Numpy不兼容。

以前，我每次想计算某种东西就需要读取数据库，这会使我的程序运行将近3个小时，但是现在将数据存储到一个类中时需要40分钟。因此，我的“客户”不想采用旧的方式。

提前致谢。

编辑：原始数据看起来像我之前描述的表，但是只能通过供应商提供的API进行访问。

编辑2：我的意图是为多个“数据源”创建C1类型的各种对象。所以我最终得到6个C1类型的对象，每个对象中都包含不同的数据

EDIT3：为了访问每个商店的商品价格列表，API具有一个以GetPrices（’Store
Name’）形式的函数。因此，有必要为每个商店调用此函数。因此，当前，我生成C1对象的代码具有一个巨大的For循环，该循环为每个Store调用此函数。